常用来衡量两变量是否相关的量有哪些 根据数据反映的测量水平，可把数据区分为哪四种类型？这四种类型...
\u6d4b\u5ea6\u4e24\u4e2a\u5206\u7c7b\u53d8\u91cf\u76f8\u5173\u6027\u7684\u7edf\u8ba1\u91cf\u6709\u54ea\u4e9b1. \u56e0\u5b50\u5206\u6790\u6a21\u578b \u56e0\u5b50\u5206\u6790\u6cd5\u662f\u4ece\u7814\u7a76\u53d8\u91cf\u5185\u90e8\u76f8\u5173\u7684\u4f9d\u8d56\u5173\u7cfb\u51fa\u53d1,\u628a\u4e00\u4e9b\u5177\u6709\u9519\u7efc\u590d\u6742\u5173\u7cfb\u7684\u53d8\u91cf\u5f52\u7ed3\u4e3a\u5c11\u6570\u51e0\u4e2a\u7efc\u5408\u56e0\u5b50\u7684\u4e00\u79cd\u591a\u53d8\u91cf\u7edf\u8ba1\u5206\u6790\u65b9\u6cd5.\u5b83\u7684\u57fa\u672c\u601d\u60f3\u662f\u5c06\u89c2\u6d4b\u53d8\u91cf\u8fdb\u884c\u5206\u7c7b,\u5c06\u76f8\u5173\u6027\u8f83\u9ad8,\u5373\u8054\u7cfb\u6bd4\u8f83\u7d27\u5bc6\u7684\u5206\u5728\u540c\u4e00\u7c7b\u4e2d,\u800c\u4e0d\u540c\u7c7b\u53d8\u91cf\u4e4b\u95f4
\u6839\u636e\u6570\u636e\u53cd\u6620\u7684\u6d4b\u91cf\u6c34\u5e73,\u53ef\u628a\u6570\u636e\u533a\u5206\u4e3a\u79f0\u540d\u6570\u636e\u3001\u987a\u5e8f\u6570\u636e\u3001\u7b49\u8ddd\u6570\u636e\u548c\u6bd4\u7387\u6570\u636e\u56db\u79cd\u7c7b\u578b\u3002
1.\u79f0\u540d\u53d8\u91cf\u3002\u79f0\u540d\u53d8\u91cf\u53ea\u8bf4\u660e\u67d0\u4e00\u4e8b\u7269\u4e0e\u5176\u4ed6\u4e8b\u7269\u5728\u540d\u79f0\u3001\u7c7b\u522b\u6216\u5c5e\u6027\u4e0a\u7684\u4e0d\u540c\u5e76\u4e0d\u8bf4\u660e\u4e8b\u7269\u4e0e\u4e8b\u7269\u4e4b\u95f4\u5dee\u5f02\u7684\u5927\u5c0f\u3001\u987a\u5e8f\u7684\u5148\u540e\u3002\u8fd9\u4e9b\u6570\u636e\u4ec5\u662f\u7c7b\u522b\u7b26\u53f7\u800c\u5df2,\u6ca1\u6709\u5728\u91cf\u65b9\u9762\u7684\u5b9e\u8d28\u6027\u610f\u4e49,\u4e00\u822c\u4e0d\u80fd\u5bf9\u8fd9\u7c7b\u6570\u636e\u8fdb\u884c\u52a0\u3001\u51cf\u3001\u4e58\u3001\u9664\u8fd0\u7b97\u4f46\u901a\u5e38\u53ef\u5bf9\u6bcf\u4e00\u7c7b\u522b\u8ba1\u7b97\u6b21\u6570\u6216\u4e2a\u6570\u7b49\u3002
2.\u987a\u5e8f\u53d8\u91cf\u3002\u987a\u5e8f\u53d8\u91cf\u662f\u6307\u53ef\u4ee5\u5c31\u4e8b\u7269\u7684\u67d0\u4e00\u5c5e\u6027\u7684\u591a\u5c11\u6216\u5927\u5c0f\u6309\u6b21\u5e8f\u5c06\u5404\u4e8b\u7269\u52a0\u4ee5\u6392\u5217\u7684\u53d8\u91cf\u5177\u6709\u7b49\u7ea7\u6027\u548c\u6b21\u5e8f\u6027\u7684\u7279\u70b9\u3002\u987a\u5e8f\u53d8\u91cf\u7684\u89c2\u6d4b\u7ed3\u679c\u6709\u4e9b\u662f\u76f4\u63a5\u7528\u5e8f\u6570\u7b49\u7ea7\u6765\u8868\u793a\u4e8b\u7269\u5c5e\u6027\u7684\u591a\u5c11\u4e0e\u5927\u5c0f\u53e6\u5916\u6709\u4e9b\u89c2\u6d4b\u7ed3\u679c\u5219\u662f\u7528\u6709\u5e8f\u7684\u7c7b\u522b\u6765\u533a\u5206\u4e8b\u7269\u5c5e\u6027\u7684\u5dee\u5f02\u3002\u5728\u5b9e\u9645\u5e94\u7528\u548c\u7814\u7a76\u4e2d\u5e38\u7528\u6709\u5e8f\u7684\u6574\u6570\u6216\u81ea\u7136\u6570\u6765\u8868\u793a\u987a\u5e8f\u53d8\u91cf\u7684\u5404\u79cd\u89c2\u6d4b\u7ed3\u679c\u4ece\u800c\u5f97\u5230\u987a\u5e8f\u53d8\u91cf\u6570\u636e\u3002\u987a\u5e8f\u53d8\u91cf\u6570\u636e\u4e4b\u95f4\u867d\u6709\u6b21\u5e8f\u4e0e\u7b49\u7ea7\u5173\u7cfb\u4f46\u8fd9\u79cd\u6570\u636e\u4e4b\u95f4\u4e0d\u5177\u6709\u76f8\u7b49\u7684\u5355\u4f4d\u4e5f\u4e0d\u5177\u6709\u7edd\u5bf9\u7684\u6570\u91cf\u5927\u5c0f\u548c\u96f6\u70b9\u3002\u56e0\u6b64\u53ea\u80fd\u8fdb\u884c\u987a\u5e8f\u9012\u63a8\u8fd0\u7b97\u3002
3.\u7b49\u8ddd\u53d8\u91cf\u3002\u7b49\u8ddd\u53d8\u91cf\u9664\u80fd\u8868\u660e\u91cf\u7684\u76f8\u5bf9\u5927\u5c0f\u5916,\u8fd8\u5177\u6709\u76f8\u7b49\u7684\u5355\u4f4d\u3002\u7b49\u8ddd\u53d8\u91cf\u89c2\u6d4b\u6570\u636e\u7684\u5355\u4f4d\u662f\u76f8\u7b49\u7684\u4f46\u96f6\u70b9\u5374\u662f\u76f8\u5bf9\u7684\u3002\u5bf9\u8fd9\u7c7b\u6570\u636e\u4e00\u822c\u4e0d\u80fd\u7528\u4e58\u3001\u9664\u6cd5\u8fd0\u7b97\u6765\u53cd\u6620\u4e24\u4e2a\u6570\u636e\u3002
4.\u6bd4\u7387\u53d8\u91cf\u3002\u6bd4\u7387\u53d8\u91cf\u9664\u4e86\u5177\u6709\u91cf\u7684\u5927\u5c0f\u3001\u76f8\u7b49\u5355\u4f4d\u5916,\u8fd8\u6709\u7edd\u5bf9\u96f6\u70b9\u3002\u6bd4\u7387\u53d8\u91cf\u6570\u636e\u53ef\u4ee5\u8fdb\u884c\u52a0\u3001\u51cf\u3001\u4e58\u3001\u9664\u8fd0\u7b97,\u5141\u8bb8\u4eba\u4eec\u7528\u4e58\u3001\u9664\u6cd5\u5904\u7406\u6570\u636e,\u4ee5\u4fbf\u5bf9\u4e0d\u540c\u4e2a\u4f53\u7684\u6d4b\u91cf\u7ed3\u679c\u8fdb\u884c\u6bd4\u8f83\u5e76\u4f5c\u6bd4\u7387\u6027\u5373\u500d\u6bd4\u5173\u7cfb\u63cf\u8ff0\u3002
\u533a\u522b\u79f0\u540d\u53d8\u91cf\u4e0d\u8bf4\u660e\u4e8b\u7269\u4e0e\u4e8b\u7269\u4e4b\u95f4\u7684\u5dee\u5f02\u7684\u5927\u5c0f\u987a\u5e8f\u5148\u540e\u987a\u5e8f\u53d8\u91cf\u53ef\u4ee5\u5c31\u4e8b\u7269\u7684\u5927\u5c0f\u591a\u5c11\u6309\u7167\u6b21\u5e8f\u8fdb\u884c\u5bf9\u4e8b\u7269\u6392\u5217\u7b49\u8ddd\u53d8\u91cf\u5177\u6709\u76f8\u7b49\u7684\u5355\u4f4d\u80fd\u8868\u660e\u91cf\u7684\u76f8\u5bf9\u5927\u5c0f\u5b83\u89c2\u6d4b\u6570\u636e\u7684\u5355\u4f4d\u662f\u76f8\u7b49\u7684\u4f46\u662f\u96f6\u70b9\u662f\u76f8\u5bf9\u7684\u3002\u6bd4\u7387\u53d8\u91cf\u9664\u4e86\u5177\u6709\u91cf\u7684\u5927\u5c0f\u3001\u76f8\u7b49\u5355\u4f4d\u8fd8\u6709\u7edd\u5bf9\u96f6\u70b9\u5bf9\u5b83\u7684\u6570\u636e\u53ef\u4ee5\u8fdb\u884c\u52a0\u51cf\u4e58\u9664\u7684\u8fd0\u7b97\u3002
有序变量就是指可以用具体数字序列来衡量的变量，表示了样本间程度的差别。比如年龄，工资水平，人数之类的。而且也可以用+和-来表示增加或者减少。
名义变量也可以称作“无序变量”或者“虚拟变量”。这些一般是用来表示样本间的属性差别。比如年龄、性别、人种（黑人、白人、黄人）。
一般来说，有序变量的数值可以是某个定义下的任意数值。比如工资可以是1000块到10000块，因此，有序变量X=1000，X=1001.....X=10000。因此理论上变量X的赋值是1000-10000之间的任意数；而名义变量的值只能是某一定义下的某几个值。比如性别只有男、女之分。那么名义变量D=1，代表男人，D=0，代表女人，因此该变量D只能有这两个值1、0。
那么如何将他们引入回归模型呢？
其实名义变量和有序变量都是可以作为自变量，但据个人了解，只有有序变量能够做因变量。处理的理论我说不太清楚，给你举个例子：
比如，我想要研究CPI受什么因素的影响，例如GDP。如果只考虑有序变量，那么可以建立模型
CPI=C+a*GDP
C是常数项，也就是假定GDP=0时，CPI会是多少；
a是GDP与CPI的相关系数，也就是GDP若变化1个单位，CPI就会变化a个单位。也就是GDP能以什么程度影响CPI。
但这样的模型显然太简单，不可能反应现实情况。那么此时，就可以引入一些名义变量，或者称之为“虚拟变量”。例如设某季度变量为D。
D=0代表第一个季度的情况，也就是1-3月；
D=1代表第二个季度的情况，也就是4-6月；
D=2代表第三个季度的情况，也就是7-9月；
D=3代表第四个季度的情况，也就是10-12月。
现在将变量D引入回归模型，就变成了
CPI=C+a*GDP+b*D
下面把D的赋值分别代入方程:
当D=0时，CPI=C+a*GDP，也就是第一个季度的CPI是这么多；同理，
当D=1时，CPI=C+a*GDP+b，也就是第二个季度的CPI值；
当D=2时，CPI=C+a*GDP+2b，也就是第三个季度的CPI值；
当D=3时，CPI=C+a*GDP+3b，也就是第四个季度的CPI值。
那么，系数b的意思就是除了GDP的影响之外，季度也会对CPI产生影响，而b就是某一个季度，CPI额外增加或减少的值。
在确定了系数的具体数值之后，就可以检验其显著性了，例如t-检验之类的，就不多说了。
以上就是我自己对于这两种变量的定义和应用的理解，希望能对你有帮助。
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